ストレスの多い生命事象は認知機能を損ない、精神疾患のリスクを高める。このプロトコルは、男性と女性のスプレイグ・ドーリーラットのパラダイムをシフトする自動化されたオペラ戦略を使用して、ストレスが認知の柔軟性にどのような影響を与えるかを示しています。特定の行動の根底にある特定の脳領域について議論し、結果の翻訳関連性を探求する。
方法論記事
ストレスの多い生命事象は認知機能を損ない、精神疾患のリスクを高める。このプロトコルは、男性と女性のスプレイグ・ドーリーラットのパラダイムをシフトする自動化されたオペラ戦略を使用して、ストレスが認知の柔軟性にどのような影響を与えるかを示しています。特定の行動の根底にある特定の脳領域について議論し、結果の翻訳関連性を探求する。
ストレスは認知機能に影響を与えます。ストレスが認知機能を高めるか損なうかは、1)タイプ、強度、ストレータの持続時間を含むいくつかの要因に依存します。2)研究中の認知機能の種類;そして3)認知タスクの学習または実行に関連するストレータのタイミング。さらに、ストレスが認知機能に及ぼす影響の性差が広く文書化されている。ここでは、ストレスの変動が男性と女性のスプレイグ・ドーリーラットの認知柔軟性にどのような影響を与えるかを評価するための自動化されたオペラ戦略シフトパラダイムの適応です。具体的には、拘束ストレスは、ストレスが男女の認知能力にどのような影響を与えるかを調べるために、このオペラベースのタスクのトレーニングの前後に使用されます。この自動化されたパラダイムにおける各タスクに関連する特定の脳領域は、十分に確立されている(すなわち、内側前頭前野および眼窩前頭皮質)。これにより、パラダイムの完了時に、実験中の標的操作や、これらの領域の特定の遺伝子およびタンパク質の評価が可能になります。このパラダイムは、ストレスの後に発生するさまざまなタイプのパフォーマンスエラーを検出することを可能にし、それぞれが神経基質を定義しています。また、繰り返し拘束ストレスパラダイムの後の忍耐エラーにおける明確な性差も同定される。前臨床モデルでこれらの技術を使用すると、ストレスが脳にどのような影響を与え、心的外傷後ストレス障害(PTSD)や大うつ病性障害(MDD)などの精神疾患の認知を損なう可能性があります。
人間では、ストレスの多いライフイベントは、認知機能(すなわち、認知の柔軟性1)を損なう可能性があり、これは認知処理戦略を環境の新しい条件に直面するように適応する能力を意味する2。認知障害は、心的外傷後ストレス障害(PTSD)および大うつ病障害(MDD)3,4などの多くの精神疾患を引き起こし、悪化させる。これらの疾患は女性5、6、7、8の2倍の流行であるが、この格差の生物学的根拠は不明のままである。人間のエグゼクティブ機能の側面は、ウィスコンシンカードソーティングタスク、認知柔軟性のデモンストレーション2を使用して評価することができます。このタスクにおけるパフォーマンスは、PTSD9およびMDD10を有する患者において損なわれるが、この変化の神経基盤は脳イメージング11によってしか調べることができない。
ストレスが脳にどのような影響を与えるかを理解する上での進歩は、動物モデル、特にげっ歯類の使用を通じて行われてきた。認知の柔軟性はストレス関連疾患に影響を受けるので、げっ歯類を調べるのは非常に関連性の高い表現型です。現在までに、ほとんどのストレス神経生物学の文献は、代替認知柔軟性パラダイム(掘り出し作業とも呼ばれます)12、13、14、15を使用しています。このタスクは広範囲に検証されていますが、げっ歯類を訓練するには実験者によってより多くの時間と労力が必要です。適応し、ここで説明は、様々なストレスモデル17、18を使用して男性と女性のスプレイグドーレーラットの認知の柔軟性を評価するために確立された自動セットシフトプロトコル16です。この手順は、実験者による最小限の監視を必要とし、複数のラットを同時にテストすることができます。さらに、この自動化されたタスク19の他のバージョンとは異なり、このパラダイムの適応は3日間のトレーニングを必要とし、効率的なプログラムされたデータ分析を含みます。
ストレスが認知機能を増強するか、または損なうかは、ストレータの種類、強度、および持続時間、ならびに認知タスク20,21の学習または実行に関連するストレータのタイミングに依存する。したがって、プロトコルは、オペラントトレーニングの前後の両方のストレス手順を組み込んでいます。また、ストレス研究の代表的な結果を調べます。また、セットシフトの特定の側面の基礎となる脳領域は、2、16、22を確立されています。したがって、この報告書はまた、ストレスおよび戦略シフト手順の間または後に特定の脳領域を標的にして評価する方法を説明する。
認知の柔軟性の性差を直接調べる研究は限られています18,23. プロトコルは、1)実験的パラダイムに男性と女性の両方のラットを組み込む方法を説明し、その後2)自由にサイクリング女性の手順の前後にエストルースサイクルを追跡する。以前の研究では、オペラントトレーニング前のストレスは、ラット17の認知柔軟性における性特異的な欠陥につながる可能性があることを示している。特に、雌ラットはストレス後の認知の柔軟性に混乱を示し、一方、認知の柔軟性はストレス17後の雄ラットで改善する。興味深いことに、ヒトの性に偏った発生率を有するストレス関連精神疾患の主な特徴は、認知的柔軟性の不足である。これらの結果は、女性が男性よりもこのタイプの認知障害に対してより脆弱である可能性があることを示唆している。動物モデルにおけるこれらの技術の使用は、脳に対するストレスの影響と、それがヒトの精神疾患における認知を損なう方法に光を当てる。
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この研究のすべての手順は、ブリン・マウア・カレッジの制度的動物ケアと使用委員会(IACUC)によって承認されました。実験動物を注文し、実験を開始する前に、IACUCまたはそれ以外の適用される規制の承認を得る。
1. 動物の準備
2. 膣洗浄
注:性腺ホルモン(すなわち、エストロゲンとプロゲステロン)は、ストレス応答と認知28、29、30に影響を与えることが知られている。これらのホルモンは雌ラット31のエストルスサイクルで変動する。ストレスや認知の柔軟性データと相関するように自由にサイクリング女性げっ歯類のエストルースサイクルを追跡することに興味がある場合は、以下に説明するように膣洗浄を収集します。エストルースサイクルステージを考慮した代表的なデータは提供されていない。
3. 機器とソフトウェア
4. ストレス手順
5. トレーニング
注:このパラダイムは、Florescoらによって開発されたオペラのセットシフト手順から変更され、3日間で完了することができます。 ラットのトレーニング手順は3日(以下に説明するように各タスクを学習するのに1日)を必要とします。ラットがこれらのタスクを学ばないことはまれです。ラットが各タスクを学習できない場合は、最終調査から除外する必要があります。以下に説明するトレーニングパラダイムの視覚的な描写については、 図1A を参照してください。
6. テスト
注: 下記のテストパラダイムを視覚的に表現するには 、図1B を参照してください。
7. 行動分析
注: テスト日に動物ごとに取得したデータは、各タスクの MED-PC スクリプトが開始され、完了できる限り、コンピュータによって自動的に記録および保存されます (MED-PC スクリプトの補足資料を参照)。
8. 脳の基質
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上記で概説した適応された自動化されたオペラ戦略シフトパラダイムは、繰り返し拘束ストレスが男性および女性のスプレイグ・ドーリーラットの認知に影響を与えるかどうかを判断するために使用された。代表的な行動データは、以下の 図2 に記載されています。要するに、制御と繰り返し抑制されたラットは、一連のタスクで構成されたこのオペラ戦略シフトテストを行いました:サイド差別、サイド反転、光差別。
各タスクの基準を判断する試行は 、図 2Aに示されています。通常、各タスクのパフォーマンスが向上し、基準に対する試行回数が減少します。これらのデータは、急性拘束に続いて、男性がストレスを受けていないよりも有意に少ない試験で側逆転タスクを完了したことを示し、男性を制御する。逆に、ストレスを受けた女性は、サイドリバースタスクを完了するためにかなり多くの試験を必要としました。これらの結果は、男性がストレスに続いて改善されたパフォーマンスを示したのに対し、女性はパフォーマンス障害を示したことを示...
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プロトコルは、認知機能に対するストレスの影響を測定する方法を示しています。具体的には、修正されたオペラ戦略シフトパラダイムは、認知の柔軟性(人間のウィスコンシンカードソーティングタスクに似ています)を測定するげっ歯類で使用されます1.認知の柔軟性は、環境の新しい条件に直面する認知処理戦略を適応させる能力を示し、それは正常な毎日の機能2のために重要です。認知の柔軟性に関する人間の研究は、主に脳イメージング11に限定されるため、動物におけるこのパラダイムの使用は、脳と認知に対するストレスの影響の理解を大幅に進める。
ストレスは認知機能40を損なう可能性があります。実際、これは、PTSDやMDD3、41などのストレス関連疾患の中で最も一般的な表現型の1つです。さらに、ストレス関連精神...
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著者らは開示するものは何もない。
著者たちは、ハンナ・ザモア、エミリー・サックス、ジョシュ・サールが、グラーフ研究所でパラダイムを変えるこのオペラ戦略を確立する手助けをしてくれたことに感謝したいと考えています。彼らはまた、分析のためのMATLABコードに彼の助けをしてくれたケビン・スナイダーに感謝したいと思います。
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